在人類社會(huì)發(fā)展的進(jìn)程中，工具、技術(shù)一直都是非常重要的推動(dòng)力。尤其是在18世紀(jì)中葉進(jìn)入工業(yè)文明時(shí)代以來(lái)，在工業(yè)革命、技術(shù)革新的推動(dòng)下，社會(huì)發(fā)生了巨大的變革，機(jī)器生產(chǎn)代替了手工勞動(dòng)，手工業(yè)逐漸消失，大批種類繁多的自動(dòng)化機(jī)器不斷出現(xiàn)。這種現(xiàn)象在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后變得更加嚴(yán)重。

1946年，第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生，自此，計(jì)算機(jī)在人類的生產(chǎn)、生活中扮演的角色越來(lái)越多。起初，計(jì)算機(jī)只是單純地幫助人類解決計(jì)算難題，后來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，計(jì)算機(jī)不僅為人類提供了搜索、儲(chǔ)存、游戲、娛樂、控制等服務(wù)，還催生了很多工種，如軟件工程師、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程師等，提供了諸多就業(yè)崗位。

現(xiàn)如今，人工智能也面臨著與計(jì)算機(jī)相似的境況，在其引導(dǎo)下的人類發(fā)展方向也有了諸多可能。目前，谷歌、英特爾、聯(lián)想等公司在人工智能產(chǎn)品開發(fā)方面取得了很多成就，在這些成就的影響下，未來(lái)，人工智能的設(shè)計(jì)模式有三種，如圖所示。

圖人工智能的三種設(shè)計(jì)模式

“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”模式

目前，有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域是人工智能技術(shù)應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域，有監(jiān)督就代表算法需要通過學(xué)習(xí)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獲得，這與人類的間接學(xué)習(xí)方法有很大的不同。

在這種情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的效果如何，在很大程度上取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的搜集是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的工作，即便是諸如谷歌這樣的大公司也不得不小心謹(jǐn)慎，谷歌每年在搜集整理訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面需要耗費(fèi)的時(shí)間和精力都非常大。

但顯然，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的搜集和整理工作是一項(xiàng)“無(wú)底洞”。例如，F(xiàn)acebook推出一個(gè)新表情，為了了解這個(gè)新表情的使用情境，機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要大量的例子。所以，在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，搜集訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要大量的人工勞動(dòng)。

“人工參與的循環(huán)鏈”模式

自計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后，借助計(jì)算機(jī)，很多問題都能得到快速解決。但是，又有很多看似簡(jiǎn)單的問題而計(jì)算機(jī)卻難以提出解決方案，例如，如何使用計(jì)算機(jī)引導(dǎo)類人機(jī)器人走路的問題。在人工智能領(lǐng)域，也有一些類似的問題存在，例如，針對(duì)某個(gè)問題，人工智能算法預(yù)測(cè)的精確度能夠達(dá)到80％，卻難以提升到90％。

但機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個(gè)很大的優(yōu)點(diǎn)，就是對(duì)其優(yōu)劣勢(shì)非常清楚。對(duì)于不能做出精確判斷的問題，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能清楚地告知工程師，由工程師予以解決。在這種情況下，形成了一種“人工參與的循環(huán)鏈”模式，其具體內(nèi)容是對(duì)于某個(gè)問題，當(dāng)機(jī)器難以解決時(shí)，可以交由人類解決。

在以前，我們總認(rèn)為這種“人工參與的循環(huán)鏈”模式只是一種美好的想象而已，與現(xiàn)實(shí)有很大的差距，但事實(shí)上，這種模式的發(fā)展速度非�？�，超乎人類想象，其典型產(chǎn)品有Facebook M等。

Facebook研發(fā)了一款人工智能助手服務(wù)，名為M，它能夠聽懂人類發(fā)出的語(yǔ)言指令，并根據(jù)指令去完成某些工作，如幫主人訂花、購(gòu)買商品、安排約會(huì)等。而對(duì)于一些復(fù)雜的、難以完成的指令，M則交由人類自行解決。

自動(dòng)駕駛與ATM（自動(dòng)取款機(jī)）也是如此。到目前為止，自動(dòng)駕駛難以脫離人工控制，雖然自動(dòng)駕駛能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)泊車，能在好的路況條件下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，但是遇到復(fù)雜的路況條件，就必須人工操控。ATM的自助存取款服務(wù)也有一定的限制，只能處理完整的、清晰的、整額的鈔票，對(duì)于那些有污漬、破損、零散的鈔票還需要到人工柜臺(tái)上進(jìn)行處理。這些例子都表明，機(jī)器能夠幫助人類解決一些問題，但仍有很多問題需要人類自行解決。

從這個(gè)角度來(lái)看，該設(shè)計(jì)模式與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的設(shè)計(jì)模式有很大不同，只是用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)部分工作進(jìn)行了替換，使工作效率得以有效提升。該設(shè)計(jì)模式可能會(huì)縮小企業(yè)的用工數(shù)量，但也有可能創(chuàng)造出很多新的就業(yè)崗位。

主動(dòng)學(xué)習(xí)模式

主動(dòng)學(xué)習(xí)模式是訓(xùn)練數(shù)據(jù)模式和人工參與的循環(huán)鏈模式的結(jié)合。人工參與的循環(huán)鏈模式收集了很多訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能反饋到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中使其性能得以有效提升。對(duì)于那些機(jī)器學(xué)習(xí)算法不能解決的復(fù)雜問題，人類對(duì)該問題的解決方法和思路能給機(jī)器提供學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。這也就意味著，人類在解決機(jī)器不能解決的問題時(shí)培養(yǎng)了一批“對(duì)手”，同時(shí)，這些“對(duì)手”實(shí)力的增強(qiáng)也在很大程度上減輕了人類的工作負(fù)擔(dān)，并使工作效率得以有效提升。

在過去，機(jī)器學(xué)習(xí)算法之所以遲遲得不到有效應(yīng)用，是因?yàn)閳?chǎng)景不同，所需要的機(jī)器算法也不同，機(jī)器學(xué)習(xí)算法是需要定制的，這需要一大筆費(fèi)用。受高成本的影響，只有大公司才有能力引進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模式，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

但是，現(xiàn)如今，隨著計(jì)算能耗的持續(xù)降低和機(jī)器學(xué)習(xí)算法產(chǎn)品的增多，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用成本正在逐漸降低。例如，在2015年，僅一年的時(shí)間就有4家企業(yè)發(fā)布了云機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，給眾多小企業(yè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)提供了機(jī)會(huì)�？傊�，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用門檻的降低，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍正在迅速擴(kuò)展。